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一个有意思的Prompt演员框架,LLMs被当成演员;提示被当成剧本;LLM输出被当成表演,o1从76%提高到87%

AI修猫Prompt  · 公众号  ·  · 2024-11-13 08:01

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点击上方 蓝字 关注我 本文:4200字阅读  11分钟 如何更好地设计提示词(Prompt)一直是大家关注的焦点。最近,一个独特的研究视角引起了广泛关注:将LLMs视为“演员”,将提示词视为“剧本”,将模型输出视为“表演”。 图片由修猫制作 这种新颖的思维方式不仅在概念上令人耳目一新,更重要的是,它在实践中展现出了显著的效果提升,在玩《纽约时报》的单词谜题游戏“Connections”中的表现任务中,采用“方法演员”提示架构可以提高 o1-preview 完美解决谜题的百分比,从 76%提高到 87%。这种方法为我们理解和使用LLMs提供了一个全新的工具,通过将模型的输出过程视作舞台上的表演,大家能够更好地引导模型的行为,从而实现精确和连贯的回应。 01 为什么需要一个新的思维模型? 现有方法的局限 目前主流的提示工程方法主要包括: Chain-of-Tho ………………………………

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